基于传导变换的客户价值研究

以企业为价值感受主体、客户为价值感受客体的客户价值,衡量了客户对企业的相对重要性.首先基于传导变换理论,给出传导知识的定义,然后建立传导度以度量主动变换导致客户价值发生传导变换的效果,探讨了客户价值传导信息元集和传导知识的获取.研究可以为企业提供制定客户关系管理策略的依据,为客户价值研究提供新的思路.     

可拓数据挖掘研究进展

可拓学研究用形式化模型解决矛盾问题的理论与方法,可拓数据挖掘是可拓学和数据挖掘结合的产物,它探讨利用可拓学方法和数据挖掘技术,去挖掘数据库中与可拓变换有关的知识,包括可拓分类知识、传导知识等可拓知识.随着经济全球化的推进,环境的多变促使了信息和知识的更新周期缩短,创新和解决矛盾问题越来越成为各行各业的重要工作.因此,如何挖掘可拓知识就成为数据挖掘研究的重要任务.研究表明,可拓数据挖掘将具有广阔的应用前景.将介绍可拓数据挖掘的集合论基础、基本知识和目前研究的主要内容,并提出今后需要进一步探讨的问题及其发展前景.     

基于可拓变换的产品适应性设计研究

适应性设计是一种在面向产品全生命周期设计中解决矛盾问题的有效途径.然而,现有设计方法很难客观地反映定性定量相结合求解设计矛盾问题.为此,提出一种基于可拓变换的产品适应性设计方法.首先建立可拓适应性设计一般流程,定义可拓设计基元,建立适应性设计矛盾问题,然后进行可拓分析,建立起传导矛盾环系统,以及满足产品功能-结构的变换规则、适应度函数,再通过可拓变换实现产品设计基元之间冲突的消解,输出适应性设计方案.最后将该方法应用于某全自动LED分拣机振动盘的适应性设计.应用实例表明:该设计方法不仅能快速满足不同需求下的个性化要求,而且能为计算机参与解决产品设计矛盾问题提供一种可行的途径.     

基于可拓集的可拓分类知识获取研究

以可拓集理论为依据,给出基于可拓变换的可拓分类知识的定义,并在信息元集和评价信息元集的基础上,探讨可拓分类知识的获取方法,包括质变域知识的获取、量变域知识的获取和有关拓界的知识的获取.这是可拓数据挖掘的主要内容之一,为从数据库中获取变化的分类知识提供了新的思路.     

解决矛盾问题的可拓模型与可拓知识的研究

可拓学是解决矛盾问题的学科,在可拓学的可拓模型原型的基础上,明确了计算机解决矛盾问题的可拓模型,它包括三部分:关联函数、可拓知识和推理算法,其中关联函数和可拓知识对不同的问题需要利用不同的原理,且它们是逐步变化的.在可拓知识中,关联函数的可拓变换需要通过计算证明其值是逐步增加的.这样,矛盾问题在计算机中才能得到解决.本文通过多个实例来说明解决矛盾问题的可拓模型及可拓知识的建立和实现.     

基于可拓变换的商业模式创新研究——以电动汽车商业模式创新为例

商业模式创新是企业本源的创新,是企业一切创新活动的基础和盈利的保障.目前,学术界和实业界对于商业模式创新仍然缺乏有效的方法和工具,在回顾商业模式相关文献的基础上,以电动汽车产业的商业模式创新为例,通过基元理论和可拓变换理论建立了流程化、形式化的商业模式创新方法.研究不仅丰富了商业模式理论,为商业模式创新提供了新的方法,同时对于丰富完善管理可拓工程理论也具有重要的意义.     

随机事元的关联性与条件传导概率

讨论了随机事元的关联性和独立性,给出了条件随机事元的概念.在对随机事元的传导概率和条件随机事元研究的基础上,建立了条件传导概率的概念.最后举例讨论了传导概率和条件传导概率在解决矛盾问题中的应用.     

基于传导变换的马尔可夫链平稳分布的研究

利用可拓学中的参变量事元描述随机过程,引入了随机过程元的概念,建立了随机过程的可拓模型.利用随机事元刻画随机过程的状态,引入了随机状态元和随机状态元集的概念,给出了马尔可夫事元链模型.利用随机状态元的可拓性以及传导变换对马尔可夫链及其平稳分布进行了初步的拓展研究.     

CPI指数变换对产品销售影响的可拓数据挖掘

目前对数据挖掘的研究主要集中在对静态数据的挖掘,而在实际工作中,经常要处理的矛盾问题,需要通过可拓变换和可拓变换的运算来解决,这就需要用到变换的知识,需要运用动态数据挖掘或可拓数据挖掘来解决问题.运用可拓逻辑和可拓数据挖掘的理论知识,根据国家消费者物价指数的变换对产品销售数据的影响来研究可拓数据挖掘中传导知识的挖掘,为企业的决策者在目前的市场环境下提出更加合理的销售策略提供依据.     

可拓建筑形态设计变换数据库初探

可拓建筑形态设计变换数据库是可拓学、数据挖掘的理论和方法在建筑形态设计方面的应用.尝试探讨面向建筑形态设计的可拓变换数据库,论述其概念、类型、实例和作用.以理论概述和实例解析的方法,构建了有效的建筑形态设计数据表达方式,提出了建筑形态数据挖掘工作的前提和基础,为可拓建筑形态设计数据挖掘研究拓展了理论基础.     

一种基于二部图的试题知识点标注方法

针对在线教育中试题知识点自动标注问题,本文提出了一种基于二部图的试题知识点标注方法。首先,为了合理划分知识点粒度,本文构建了知识点知识图谱来融合知识点;其次,基于教材等语料抽取知识点与特征词二部图和试题与特征词二部图,并利用TF-IDF公式计算知识点与特征词、试题与特征词之间的边权,以构建试题-知识点二部图模型;再次,提出词频加权的相似性度量方法计算试题和知识点之间的相似度,将相似度最高的知识点作为试题知识点标签。最后,以某在线教育平台提供的高中历史试题为实验数据集进行数值实验,实验结果表明该方法的效果显著优于朴素贝叶斯、K最近邻、随机森林以及支持向量机。     

基于领域知识的纳税评估方法研究

纳税评估是税务稽查的基础和前提,科学的选案方法是纳税评估的关键。本文提出了一种基于领域知识的纳税评估方法。在领域知识的指导下,通过设计指标体系来提取个体的特征,进而采用聚类分析和统计分析相结合的方法,找出纳税异常的企业,从而完成纳税评估。     

一种基于集成学习的试题多知识点标注方法

个性化试题推荐、试题难度预测、学习者建模等教育数据挖掘任务需要使用到学生作答数据资源及试题知识点标注,现阶段的试题数据都是由人工标注知识点。因此,利用机器学习方法自动标注试题知识点是一项迫切的需求。针对海量试题资源情况下的试题知识点自动标注问题,本文提出了一种基于集成学习的试题多知识点标注方法。首先,形式化定义了试题知识点标注问题,并借助教材目录和领域知识构建知识点的知识图谱作为类别标签。其次,采用基于集成学习的方法训练多个支持向量机作为基分类器,筛选出表现优异的基分类器进行集成,构建出试题多知识点标注模型。最后,以某在线教育平台数据库中的高中数学试题为实验数据集,应用所提方法预测试题考察的知识点,取得了较好的效果。     

基于多层次模糊关联算法的通用航空产业知识挖掘研究

为挖掘通用航空产业领域知识的类型与发展规律,明确产业规划、推动产业健康发展,利用采集的3869份通用航空产业主题相关的网页资料,根据主题信息的关键词对通用航空产业领域知识进行分类,并基于多层次模糊关联算法进行知识挖掘分析.结果表明,通用航空产业领域知识中的通用航空产业主体与通用航空产业产品存在着紧密的联系和规则,而且采...